LG AI研究院近日推出了专注于制造、金融和科学领域的'专家AI'。这一战略旨在超越通用人工智能（AI）模型的性能竞争，解决工业现场的难题，实现实际成果。 14日，LG AI研究院在首尔江西区马曲LG科学园区的汇聚厅召开了'LG AI论坛2026'，并公开了在制造、金融和科学领域开发和应用的专家AI及未来的商业战略。 任宇亨院长在主题演讲中表示：“创造优秀的AI模型固然重要，但解决长期未能解决的工业难题才是LG AI研究院的使命。” 他指出：“世界上已经存在许多通用AI模型，并能生成出色的回答，但要解决工业现场的问题，需要能够理解和判断众多变量及1%的例外情况的AI。”他补充道：“只有能够证明实际成果，AI才能在工业现场获得认可。” 当天，LG AI研究院基于过去六年在解决工业现场问题中积累的技术，展示了制造、科学和金融领域的专家AI。 在制造领域，LG AI研究院推出了理解和预测工艺条件及质量信息的'EXAONE Tabular'，以及即使工艺和产品外观发生变化也能无需再学习进行检测的'EXAONE Omni-Inspect'。 LG AI研究院数据智能实验室负责人李顺英和LG Innotek AX负责人柳正善表示，利用行业专用AI基础模型，可以仅凭少量现场数据快速预测工艺结果，并灵活应对变化的工艺条件。 LG AI研究院计划未来将技术提升为能够自主执行数据采样、标注和模型学习的'视觉检测代理'。最终目标是实现超越单个工艺自动化的自主型工厂，使整个工厂像一个智能体一样运作。 在科学领域，LG AI研究院推出了能够设计物质并预测合成结果的'EXAONE Discovery'。其目标是构建一个由AI执行物质设计、合成结果预测到实际实验的自主实验体系。 实际的工业应用案例也被介绍。与LG生活健康合作，经过审查42万个候选物质，成功在一天内发现了脱发效果物质'Rhamsydil'。与D&D Pharmatech合作开发下一代口服肽新药。与GS Caltex合作开发用于下一代AI数据中心的浸没冷却油材料，并计划扩大新材料的发掘范围。 'EXAONE 4.5'也被应用于食品药品安全处的新药审查AI中。LG AI研究院期待未来AI能在缩短新药批准审查时间方面发挥作用。 在金融领域，LG AI研究院推出了能够进行数据分析、推理、预测和解释的'EXAONE Business Intelligence'，并计划在国内外市场扩展。 LG AI研究院AI业务开发部门负责人李华英表示：“多个人工智能代理协作生成数据分析、推理、预测和解释的金融专用AI解决方案EXAONE BI已于今年初正式推出。”他还提到：“我们正在与伦敦证券交易所集团（LSEG）拓展全球市场，并与Koscom在国内市场进行合作。” EXAONE BI应用了能够理解随时间变化的信息的AI基础模型'EXAONE Forecast'。LG AI研究院预计，金融市场中可解释且可靠的预测AI的应用范围将扩展到债券和商品等多种资产类别。 LG AI研究院提出了专家AI的下一个阶段，即在现实世界中自主判断和行动的AI。为此，他们正在开发充当机器人大脑的'机器人基础模型'。特别是，为了预防机器人操作过程中可能发生的事故，研究开发以安全性为首要目标的独立算法也在进行中。 任院长强调：“LG在过去六年中使AI能够理解工业问题，现在正准备让这些AI能够自主判断和行动。”他表示：“基于机器人基础模型，我们正在朝着超越单个机器人的自动化，实现整个工厂作为一个智能体运作的自主型工厂的未来迈进。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

LG电子与英伟达携手，进一步加强在未来核心业务——机器人领域的合作。两家公司在签署谅解备忘录（MOU）仅四天后便进行了现场会晤，以确保合作的执行力。 LG电子于18日在首尔瑞草区的LG数据工厂（前杨才R&D校园）邀请了英伟达高级董事麦迪逊·黄等核心相关人员，讨论机器人合作方案及协同创造战略。 现场出席的有LG电子总裁柳在哲、LG CNS总裁现信均、LG科学园代表郑秀汉等集团高层管理人员，大家共同表达了加速业务的决心。 此前，双方于13日在美国圣克拉拉的英伟达总部签署了未来战略业务合作的谅解备忘录。此次在正在建设的杨才数据工厂现场再次会面，显示出双方在实际业务化方面的加速进展。 杨才数据工厂的建筑面积为1万平方米（地下1层至地上3层），是收集、验证和精炼机器人学习数据的前沿基地。目前，‘LG克劳德’正在模拟居住、制造和物流环境的空间中积累数据。 LG电子在现场获得的高质量制造数据将与英伟达的Omniverse库、Cosmos开放世界模型、Isaac机器人平台等物理AI技术结合，重新生成用于机器人学习的数据。 LG电子计划在今年年底之前，结合直接收集的数据和虚拟生成的数据，累计达到10万小时（约12年量）的学习数据。通过这些数据，提升影响机器人性能的‘机器人基础模型（RFM）’。预计年内投入的机器人数量也将扩大到数百台。 LG电子将2026年定为机器人飞跃的元年，并于上个月新设了由柳总裁直接领导的‘机器人事业中心’，完成了组织整顿。通过增强从零部件到成品的硬件竞争力，结合大规模数据管理能力，力争成为‘机器人整体解决方案提供商’。 柳在哲 LG电子总裁强调：“我们将依托集团内核心能力的汇聚‘One LG’协同效应，以及与全球合作伙伴的战略合作，持续提升物理AI的竞争力。”

在美国和中国加速物理AI主导权竞争的背景下，韩国科学技术信息通信部（科通部）对产学研联盟“物理AI联盟”进行改组，着手构建韩国式全栈生态系统。该计划旨在超越单纯的技术讨论，转变为连接AI模型、半导体、机器人和数据的执行组织，以加速物理AI在制造、医疗和国防等行业的应用，确保下一代竞争力。 背景勋副总理兼科通部部长在19日于首尔中区The Plaza酒店举行的“物理AI联盟二期启动仪式”上表示：“物理AI二期的目标是在全球市场上取得真正的胜利”，并强调：“虽然仍处于初期阶段，但这是韩国必须确保主导权的领域。” 出席启动仪式的有背景勋副总理、郑东泳、崔亨斗、黄正雅等国会议员，韩国人工智能软件产业协会（KOSA）会长赵俊熙，信息通信产业振兴院（NIPA）、信息通信规划评估院（IITP）、韩国智能信息社会振兴院（NIA）院长，以及来自产业通商资源部和中小企业部的相关人员，产学研专家等200余人。 背景勋副总理将物理AI定义为适用于制造、公共、国防、医疗和日常生活等现实世界的AI。他指出：“在计算机上运行的AI走向现实世界，这就是物理AI。”并表示：“如果没有国家的AI能力，就只能依赖特定国家或企业。” 他进一步指出：“为了使韩国跃升为AI三强，必须建立能够获取现场数据的体系。”并强调：“积累和利用与物理AI相关的数据基础至关重要。” 担任二期共同主席的赵会长强调，构建物理AI生态系统需要企业间的团结。他表示：“如果各企业各自行动，只会留下小型零部件企业，难以形成完整的物理AI生态系统。”并指出：“必须将世界模型、机器人基础模型、国产神经网络处理器（NPU）、制造数据、HBM等核心要素结合，构建全栈生态系统。” 他还提到：“如果依赖美国的大型科技公司模型，国内的机器人和零部件产业最终也会被依附。”并呼吁：“韩国应基于在制造数据和半导体竞争力方面的优势，建立独立的生态系统。” 对此，科通部计划将物理AI联盟改为实际项目的发掘和推进平台。科通部信息通信产业政策科的李周植表示：“第一期是连接物理AI生态系统并设定方向的阶段，而第二期的目标是基于产业现场的需求，从技术开发到验证、商业化形成一个完整的结构。” 运营体系将由技术自立化、产业应用、基础治理三个支柱组成。在每个支柱下设立行动小组，邀请产学研专家参与实际课题的发掘和推进。 技术自立化支柱的目标是构建韩国式物理AI全栈。计划通过连接AI模型、机器人、传感器、国产神经网络处理器（NPU）、数据中心和开发工具，降低对海外大型科技公司的依赖。 产业应用支柱则将围绕医疗、健康、自动驾驶、物流和日常服务等领域的行动小组，聚焦于发掘基于需求的项目并扩大现场应用。 基础治理支柱负责标准、制度、安全性、通信和全球合作等事务。其职责是为物理AI的产业扩展制定必要的安全标准、数据利用体系、通信基础设施、安全体系和海外拓展战略。KAIST、韩国信息通信技术协会（TTA）、相关协会和全球合作机构等将参与其中。 李科长表示：“计划从下半年开始推进韩国式物理AI平台建设、数据学习基地建设和制度基础建设等三大核心任务。”并表示：“将通过2027年新预算项目和自主项目的结合，发展成为能够创造实质性成果的执行组织。”